CN101510217B - 图像数据库中的图像更新方法、服务器及系统 - Google Patents

Abstract

图像数据库中的图像更新方法、服务器及系统。一种图像数据库中的图像更新方法实施例，包括：获取发生更新的图像；提取更新的图像的特征值并存储；将提取的更新图像的特征值关联于搜索引擎。利用本方法，可以大大降低整个更新过程所需的时间。

Description

图像数据库中的图像更新方法、服务器及系统

技术领域

本发明涉及搜索技术领域，特别涉及一种图像数据库中的图像更新方法、服务器及系统。 

背景技术

目前的图像搜索技术，包含两层含义，一层含义是指搜索出图像，另一层含义是指依据图像内容进行的搜索。比较好理解，前一层含义的图像搜索，可以通过搜索词搜索出图像数据库中命中文件名的图像。而后一层含义的图像搜索，则是以搜索请求中的图像为基础，搜索出图像数据库中与搜索请求中的图像内容相类似的图像。本篇讨论的图像数据库中的图像更新方法及服务器，适用于后一层含义的图像搜索。 

本篇涉及的图像搜索，现有技术的过程可以如图1中所示，描述为如下步骤： 

S110：搜索引擎接收搜索请求。该搜索请求中包括要求搜索的图像。 

S120：搜索引擎获取搜索请求中要求搜索的图像的特征。具体的，搜索引擎可以通过一些特定的图像计算方法提取出要求搜索图像的特征，例如可以是其中包含物体的形状特征。 

S130：搜索引擎在图像数据库中搜索与提取的特征最接近的图像，返回搜索结果。 

上述过程中，搜索引擎需要在图像数据库中进行搜索，即找出图像数据库中与提取特征接近的图像的特征。当然，图像数据库中，要预先计算出所保存的图像的特征，以便于接到搜索请求时可以直接将这些特征与前述提取出的搜索请求中的图像特征作比较。 

图像数据库中的图像会产生不断的更新，以收集提供更多的图像，从而有能力为搜索提供更丰富的结果。 

现有的图像数据库中的图像更新，是定时将历史图像与新增的图像一并更新到图像数据库中，并重新建立索引。上述更新过程一般被安排在每天作为搜索引擎的服务器最闲的时段做这一处理，例如凌晨2点至3点，在这一时间段内，例如将1000多万的历史图像与新增的200万图像一并更新到图像数据库中。

在对现有技术的研究和实践过程中，发明人发现现有技术中存在以下问题： 

现有技术中这种图像的更新方法，需要将历史图像与新增的图像一并更新，由于历史图像数量较大，进行这样的更新，需要的时间较长。 

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种图像数据库中的图像更新方法、服务器及系统，以降低图像更新过程所需的时间。 

为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种图像数据库中的图像更新方法及服务器是这样实现的： 

一种图像数据库中的图像更新方法，包括： 

获取发生更新的图像； 

提取更新的图像的特征值并存储； 

为提取的更新图像的特征值在搜索引擎中建立索引。 

优选地，所述方法中，所述获取发生更新的图像，包括： 

通过图像更新表中更新的图像ID获得更新的图像。 

优选地，所述方法中，所述获取发生更新的图像，包括： 

在记录图像的图像数据库中设置检测图像发生变化的触发器，利用所述触发器检测到图像数据库中更新图像时伴随的更新命令发生时，记录发生更新的图像的ID。 

优选地，所述方法中，所述提取更新的图像的特征值，包括： 

以预定周期比较图像更新表与图像特征表相同图像ID对应的修改时间； 

如果图像特征表中的修改时间不存在，则提取该图像ID对应图像的特征值并记录于图像特征表中，并记录当前时刻作为修改时间。 

优选地，所述方法中，所述提取更新的图像的特征值，包括： 

以预定周期比较图像更新表与图像特征表相同图像ID对应的修改时间； 

如果图像特征表中的修改时间早于图像更新表中的修改时间，则提取该图像ID对应图像的特征值并更新于图像特征表中，并更新当前时刻作为修改时间。 

优选地，所述方法中，对于分布式搜索引擎，还包括： 

将提取的更新图像特征值分发给分布式搜索引擎。 

一种更新图像数据库中图像的服务器，包括： 

获取单元，用于获取发生更新的图像； 

提取单元，用于提取更新的图像的特征值并存储； 

关联单元，用于为提取的更新图像的特征值在搜索引擎中建立索引。 

优选地，所述服务器中，所述获取单元通过图像更新表中更新的图像ID获得更新的图像。 

优选地，所述服务器中，所述获取单元中包括图像数据库，触发器，记录单元，其中， 

图像数据库，用于记录图像； 

触发器，用于检测图像数据库中的图像是否发生变化； 

记录单元，用于在触发器检测到图像数据库中更新图像时伴随的更新命令发生时，记录发生更新的图像的ID。 

优选地，所述服务器中，所述提取单元包括： 

比较单元，用于以预定周期比较图像更新表与图像特征表相同图像ID对应的修改时间； 

第一记录单元，当图像特征表中的修改时间不存在时，用于提取该图像ID对应图像的特征值并记录于图像特征表中，并记录当前时刻作为修改时间。 

优选地，所述服务器中，所述提取单元包括： 

比较单元，用于以预定周期比较图像更新表与图像特征表相同图像ID对应的修改时间； 

第二记录单元，如果图像特征表中的修改时间早于图像更新表中的修改时间，则提取该图像ID对应图像的特征值并更新于图像特征表中，并更新当前时刻作为修改时间。 

优选地，所述服务器中，对于分布式搜索引擎，所述服务器还包括： 

分发单元，用于将提取的更新图像的特征值分发给分布式搜索引擎。 

一种更新图像数据库中图像的系统，服务器以及搜索引擎，其中，搜索引擎用于与网站服务器提取的更新图像的特征值关联。 

一种更新图像数据库中图像的系统，包括服务器以及搜索引擎，其中，服务器还用于接收并储存用户端上传的图像； 

搜索引擎，用于与所述服务器提取的更新图像的特征值相关联。 

一种更新图像数据库中图像的系统，包括服务器以及互联网图像抓取子系统、搜索引擎，其中， 

互联网图像抓取子系统，用于抓取互联网上的图像并传输至服务器； 

服务器还用于接收并储存所述互联网图像抓取子系统传输的图像； 

搜索引擎，用于与所述服务器提取的更新图像的特征值相关联。由以上本申请实施例提供的技术方案可见，获取发生更新的图像，提取更新的图像的特征值并存储，将提取的更新图像的特征值关联于搜索引擎，由于整个过程只涉及发生图像更新的图像，而不对未发生更新的图像进行处理，更不是对涉及整个图像数据库中的图像的处理，因此，相对于现有技术，可以大大降低提取更新的图像的特征值所需的时间，并大大降低将特征值关联于搜索引擎所需的时间，进而可以大大降低整个更新过程所需的时间。 

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。 

图1为现有技术中图像搜索方案的流程图； 

图2为本申请图像更新方法实施例的流程图； 

图3为本申请一服务器实施例的框图； 

图4为本申请另一服务器实施例的框图； 

图5为本申请另一服务器实施例的框图； 

图6为本申请另一服务器实施例的框图； 

图7为本申请另一服务器实施例的框图； 

图8为本申请另一系统实施例的框图； 

图9为本申请另一系统实施例的框图； 

图10为本申请另一系统实施例的框图。 

具体实施方式

本申请实施例提供一种图像数据库中的图像更新方法及服务器。 

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。 

图2示出了本申请图像更新方法实施例的流程图，如图2所示，包括： 

S210：获取发生更新的图像。 

首先需要获取发生更新的图像，如获取新增的图像，或者如获取发生修改等变化的图像，而非所有的图像，这是保证后续仅对发生更新的图像提取特征值并在搜索引擎中建立索引的基础。 

具体的，可以通过图像更新表中更新的图像ID获得更新的图像。 

负责更新图像的系统中，存在图像更新表，该表中记录发生更新的图像ID。该图像更新表中记录的图像ID，可以是人工记录的，也可以是其它方式记录得到，如从其它存储图像的系统或数据库中导入而得到。 

以下给出一种图像更新表中自动记录发生更新的图像ID的方式。可以在记录所有图像的图像数据库中设置一个检测图像发生变化的触发器(Trigger)。一般新增加的图像都会首先增加到这个图像数据库中，当然，该图像数据库中 其它对图像的更改操作，如对图像的修改等，也会导致这个图像数据库中对图像发生变化进行记载。图像数据库中，记录的每个图像都有唯一的ID进行标识。 

如果是图像数据库中新增的图像，则会赋予一个新的唯一ID。新增的图像，可以是用户终端上传的图像，也可以是通过搜索技术中的爬虫系统从互联网中抓取的图像。如果是用户上传的新的图像，在用户上传过程中，可以选择该图像的上传方式是新增，则图像数据库中记录该新增图像的过程中，如前所述，赋予该新增图像一个唯一ID。如果是爬虫系统抓取的图像，则根据该抓取图像来源的链接地址，或根据该抓取图像存在的来源目录以及文件名、文件格式等，通过与图像数据库中已存在图像相应的来源链接地址进行比较，或相应地与图像数据库中已存在图像所在的来源目录以及文件名、文件格式等进行比较，如果没有相同的，从而可以得出不是同一图像，进而可以判断该图像是新增图像，则如前所述，则图像数据库中记录该新增图像的过程中，赋予该新增图像一个唯一ID。 

如果是图像数据库中发生修改等更新操作的图像，则保持更新前图像的ID。发生更新操作的图像，类似的，可以是用户终端上传的图像，也可以是通过搜索技术中的爬虫系统从互联网中抓取的图像。如果是用户终端上传的图像，在用户上传过程中，可以选择该图像的上传方式是修改等方式进行更新，则图像数据库记录该更新图像的过程中，保持该图像的ID与修改前一致。如果是爬虫系统抓取的图像，则根据抓取图像来源的链接地址，或根据抓取图像存在的来源目录以及文件名、文件格式等，通过与图像数据库中已存在图像相应的来源地址进行比较，或相应地与图像数据库中已存在图像所在的来源目录以及文件名、文件格式等进行比较，如果有相同的，则可以得出是同一图像，进而可以判断该图像是更新的图像，则如前所述，则图像数据库中记录该新增图像的过程中，保持ID与更新前相同。 

无论是新增的图像，还是发生修改等更新操作的图像，在图像数据库记录过程中，一般都会伴随发生数据库中的Update命令。则前述提到的增加的触 发器，可以检测Update命令的发生，如果检测到，即说明有图像数据库的更新。从而，图像更新表中将记录图像数据库中更新的图像ID，进而，可以通过检测图像更新表中图像ID得到更新的图像。 

S220：提取更新的图像的特征值并存储。 

更新的图像，可以提取出其特征值。提取出的特征值可以为一定维度的向量，如(P1，P2，...，Pn)，这个n维向量，例如可以是用来描述图像中物体的形状特征。具体的提取方式，可以采取现有的图像特征提取方式，如采用Hough变换等方式的图像特征提取，在此不再介绍。另外，以下简单介绍一种较优的图像特征提取的方式，可以包括下面步骤： 

A1：从原始图像中抠出所含物体的图像； 

A2：将所述抠出的图像用单一颜色为背景填充边界，并使得填充后的图像成为最小正方形； 

A3：将正方形图像全图等比缩放为第一预定大小的图像，将缩放后的图像分割为第二预定大小的子图像块； 

A4：分别计算子图像块水平、竖直、正45°、负45°方向上相邻像素的亮度导数，将分别在四个方向导数极值点的个数、以及位于子图像块四个边界上极值点的总个数作为该子图像块的特征向量； 

A5：将所有子图像块的特征向量作为原始图像的特征向量。 

上述图像特征提取方式，主要利用了图像中显示的物体其边缘部分与周围的背景等的像素亮度差异来找出物体的边缘，也就可以提取得到图像中物体的形状特征，从而可以作为该图像提取的特征。 

可以设置一图像特征表，用于存储图像的特征值。提取出的更新图像的特征值，被存储于该表中。 

提取操作的执行，可以按照一定规则设定。以下给出一种执行规则，在介绍该规则前，先给出图像更新表和图像特征表的具体形式示例： 

图像ID	修改时间
		A1	2009-1-1 18:00:00

[0087] 

A2	2009-1-1 17:00:00
		...	...

表1.图像更新表 

图像ID	特征值	修改时间
			A1	(P11，P12，...，P1n)	2009-1-1 17:00:00
A2	(P21，P22，...，P2n)	2009-1-1 18:00:00
			...	...	...

表2.图像特征表 

则提取规则，可以如下： 

以预定周期比较图像更新表与图像特征表相同图像ID对应的修改时间， 

如果图像特征表中的修改时间不存在，则提取该图像ID对应图像的特征值并记录于图像特征表中，并记录当前时刻作为修改时间； 

如果图像特征表中的修改时间早于图像更新表中的修改时间，则提取该图像ID对应图像的特征值并更新于图像特征表中，并更新当前时刻作为修改时间。 

另外，如果图像特征表中的修改时间不早于图像更新表中的修改时间，则可以不动作。 

对于图像数据库中新增的图像，图像更新表中会记录该新增图像的ID，但是图像特征表中没有该新增图像的ID。这种情况，则按照上述提取规则进行提取之前，还可以包括：对于图像更新表中存在的图像ID而在图像特征表中不存在的情况，将所述图像ID记录于图像特征表中。这样，在提取特征步骤之前，图像特征表中将仅包含图像更新表中记载的新增图像的ID，但是，并没有包含该新增图像的修改时间等内容。进而，在后续过程，可以按照上述提取规则提取新增图像的特征并记录于图像特征表中。 

则按照上述规则，表1的图像更新表中，图像ID为A1的修改时间为2009年1月1日18点01分整，而表2图像特征表中，图像ID为A1的修改时间 为2009年1月1日17点整，比表1中的时间要早，说明ID为A1的图像发生更新后，图像特征表中并没有提取过该图像的特征。因此，根据上述规则，将提取A1的特征值，并更新于图像特征表中，并更新A1的修改时间为当前时刻，例如为2009年1月1日18点10分整，则更新后的图像特征表可以如下面表3所示： 

图像ID	特征值	修改时间
			A1	(P11’，P12’，...，P1n’)	2009-1-1 18:10:00
A2	(P21，P22，...，P2n)	2009-1-1 18:00:00
			...	...	...

表3.更新后的图像特征表 

上述规则，保证了图像特征表中及时记录更新的图像ID、最后记录的修改时间及其更新后的特征值。 

S230：将提取的更新图像特征值关联于搜索引擎。 

具体的，可以包括为更新图像提取的特征值在搜索引擎中建立索引。 

实际上，该步骤的目的是将更新的图像BUILD进搜索引擎。BUILD过程，包括将要被搜索的图像建立索引，放到内存等过程。 

特别的，每个图像的特征值在索引上建立一个数组。这是由于图像特征值包括一个向量，这个向量中包含若干值，因此需要采用数组来存放。 

对于分布式搜索引擎，本方法实施例还可以包括： 

S240：将提取的更新图像特征值分发给分布式搜索引擎。 

由以上实施例可见，获取发生更新的图像，提取更新的图像的特征值并存储，将提取的更新图像特征值关联于搜索引擎，由于整个过程只涉及发生更新的图像，而不对未发生更新的图像进行处理，更不是对涉及整个图像数据库中的图像的处理，因此，相对于现有技术，可以大大降低提取更新的图像的特征值所需的时间，并大大降低将特征值关联于搜索引擎所需的时间，进而大大降低整个更新过程所需的时间。 

以下介绍本申请一更新图像数据库中图像的服务器实施例，图3示出了该服务器实施例的框图，如图，包括： 

获取单元31，用于获取发生更新的图像； 

提取单元32，用于提取更新的图像的特征值并存储； 

关联单元33，用于将提取的更新图像特征值关联于搜索引擎。 

优选地，所述服务器中，所述获取单元31可以通过图像更新表中更新的图像ID获得更新的图像。其中，所述图像更新表可以存储于服务器中的一存储单元内，当然，也可以存储于服务器之外其它设备上的一存储单元内，这里并不限定。 

优选地，所述服务器中，所述获取单元31中具体可以包括触发器311，记录单元312，如图4所示，其中， 

触发器311，用于检测图像数据库中的图像是否发生变化； 

记录单元312，用于在触发器检测到图像数据库中更新图像时伴随的更新命令发生时，记录发生更新的图像的ID。 

需要说明的是，上述图4中所示的组成和连接关系只是本申请服务器的一种示例。除此之外，所述数据库和触发器也可以位于服务器之外的其它设备之上，这主要取决于哪个设备负责承担图像数据库功能。 

优选地，所述服务器中，如图5所示，所述提取单元32可以包括： 

比较单元321，用于以预定周期比较图像更新表与图像特征表相同图像ID对应的修改时间； 

第一记录单元322，当图像特征表中的修改时间不存在时，用于提取该图像ID对应图像的特征值并记录于图像特征表中，并记录当前时刻作为修改时间。 

优选地，所述服务器中，如图6所示，所述提取单元32包括： 

比较单元321，用于以预定周期比较更新表与图像特征表相同图像ID对应的修改时间； 

第二记录单元323，如果图像特征表中的修改时间早于图像更新表中的修改时间，则提取该图像ID对应图像的特征值并更新于图像特征表中，并更新当前时刻作为修改时间。 

优选地，所述服务器中，如图7所示，对于分布式搜索引擎，所述服务器还包括： 

分发单元34，用于将提取的更新图像特征值分发给分布式搜索引擎。 

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。 

以下介绍本申请的另一种更新图像数据库中图像的系统实施例，该系统实施例可以如图8所示，包括服务器81和82，其中， 

服务器81可以为上述图3至图7中任一种服务器； 

搜索引擎82，用于与服务器81提取的更新图像的特征值关联。 

以下介绍本申请的另一种更新图像数据库中图像的系统，可以如图9所示，包括服务器91以及用户终端93、搜索引擎92，其中， 

用户终端93，用于通过互联网上传图像至服务器； 

服务器91可以为上述图3至图7中任一种服务器，并还接收并储存用户终端93上传的图像； 

搜索引擎92，用于与所述服务器91提取的更新图像的特征值相关联。 

以下介绍本申请的另一种更新图像数据库中图像的系统，可以如图10所示，包括服务器101以及互联网图像抓取子系统103、搜索引擎103，其中， 

互联网图像抓取子系统103，用于抓取互联网上的图像并传输至服务器101；如前所述，互联网图像抓取子系统103，可以是利用搜索技术中的爬虫系统抓取的互联网中的图像。 

服务器101可以为上述图3至图7中任一种服务器，并还接收并储存所述 互联网图像抓取子系统103传输的图像； 

搜索引擎102，用于与所述服务器101提取的更新图像的特征值相关联。 

如前所述，互联网图像抓取子系统103，可以是利用搜索技术中的爬虫系统抓取的互联网中的图像。 

需要说明的是，上述图10中所示的组成和连接关系只是本申请系统的一种示例。除此之外，图10中的互联网图像抓取子系统103还可以与服务器101或搜索引擎102集成在一起。 

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。 

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。 

本申请可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。 

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。 

虽然通过实施例描绘了本发明，本领域普通技术人员知道，本发明有许多变形和变化而不脱离本发明的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本发明的精神。 

Claims (12)

1.一种图像数据库中的图像更新方法，其特征在于，包括：

获取发生更新的图像；

提取更新的图像的特征值并存储；所述提取更新的图像的特征值并存储，包括：以预定周期比较图像更新表与图像特征表相同图像ID对应的修改时间，如果图像特征表中的修改时间不存在，则提取该图像ID对应图像的特征值并记录于图像特征表中，并记录当前时刻作为修改时间；如果图像特征表中的修改时间早于图像更新表中的修改时间，则提取该图像ID对应图像的特征值并更新于图像特征表中，并更新当前时刻作为修改时间；其中，所述图像特征表中保存图像ID、特征值、修改时间以及三者的对应关系；所述提取该图像ID对应图像的特征值，包括：从原始图像中抠出所含物体的图像；将所述抠出的图像用单一颜色为背景填充边界，并使得填充后的图像成为最小正方形；将正方形图像全图等比缩放为第一预定大小的图像，将缩放后的图像分割为第二预定大小的子图像块；分别计算子图像块水平、竖直、正45°、负45°方向上相邻像素的亮度导数，将分别在四个方向导数极值点的个数、以及位于子图像块四个边界上极值点的总个数作为该子图像块的特征向量；将所有子图像块的特征向量作为原始图像的特征向量；

为提取的更新图像的特征值在搜索引擎中建立索引。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取发生更新的图像，包括：

通过图像更新表中更新的图像ID获得更新的图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取发生更新的图像，包括：

在记录图像的图像数据库中设置检测图像发生变化的触发器，利用所述触发器检测到图像数据库中更新图像时伴随的更新命令发生时，记录发生更新的图像的ID。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对于图像更新表中存在的图像ID而在图像特征表中不存在的情况，所述提取更新的图像的特征值之前还包括：将所述图像ID记录于图像特征表中。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对于分布式搜索引擎，还包括：

将提取的更新图像的特征值分发给分布式搜索引擎。

6.一种更新图像数据库中图像的服务器，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取发生更新的图像；

提取单元，用于提取更新的图像的特征值并存储；所述提取单元包括：比较单元，用于以预定周期比较图像更新表与图像特征表相同图像ID对应的修改时间，和，第一记录单元，当图像特征表中的修改时间不存在时，用于提取该图像ID对应图像的特征值并记录于图像特征表中，并记录当前时刻作为修改时间；

或者，所述提取单元包括：比较单元，用于以预定周期比较更新表与图像特征表相同图像ID对应的修改时间；第二记录单元，如果图像特征表中的修改时间早于图像更新表中的修改时间，则提取该图像ID对应图像的特征值并更新于图像特征表中，并更新当前时刻作为修改时间；所述图像特征表中保存图像ID、特征值、修改时间以及三者的对应关系；

其中，所述提取该图像ID对应图像的特征值，包括：从原始图像中抠出所含物体的图像；将所述抠出的图像用单一颜色为背景填充边界，并使得填充后的图像成为最小正方形；将正方形图像全图等比缩放为第一预定大小的图像，将缩放后的图像分割为第二预定大小的子图像块；分别计算子图像块水平、竖直、正45°、负45°方向上相邻像素的亮度导数，将分别在四个方向导数极值点的个数、以及位于子图像块四个边界上极值点的总个数作为该子图像块的特征向量；将所有子图像块的特征向量作为原始图像的特征向量；

关联单元，用于为提取的更新图像的特征值在搜索引擎中建立索引。

7.如权利要求6所述的服务器，其特征在于，所述获取单元通过图像更新表中更新的图像ID获得更新的图像。

8.如权利要求6所述的服务器，其特征在于，所述获取单元中包括触发器，记录单元，其中，

触发器，用于检测图像数据库中的图像是否发生变化；

记录单元，用于在触发器检测到图像数据库中更新图像时伴随的更新命令发生时，记录发生更新的图像ID。

9.如权利要求6所述的服务器，其特征在于，对于分布式搜索引擎，所述服务器还包括：

分发单元，用于将提取的更新图像的特征值分发给分布式搜索引擎。

10.一种更新图像数据库中图像的系统，其特征在于，包括上述权利要求6至9中的任一服务器以及搜索引擎，其中，

搜索引擎，用于与网站服务器提取的更新图像的特征值关联。

11.一种更新图像数据库中图像的系统，其特征在于，包括上述权利要求6至9中的任一服务器以及搜索引擎，其中，

服务器还用于接收并储存用户端上传的图像；

搜索引擎，用于与所述服务器提取的更新图像的特征值相关联。

12.一种更新图像数据库中图像的系统，其特征在于，包括上述权利要求6至9中的任一服务器以及互联网图像抓取子系统、搜索引擎，其中，

互联网图像抓取子系统，用于抓取互联网上的图像并传输至服务器；

服务器还用于接收并储存所述互联网图像抓取子系统传输的图像；

搜索引擎，用于与所述服务器提取的更新图像的特征值相关联。

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